今天遇上一个矩阵的小问题需要操作数据矩阵,本来想自己写函数的,可是查了一下发现居然还真的有现成的这样的函数可以直接使用,就省事了好多了,简单记录一下。

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8'''
__Author__:沂水寒城
功能: numpy函数np.c_和np.r_学习使用
'''import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import numpy as npdef test():'''numpy函数np.c_和np.r_学习使用'''data_list1=[4,6,12,6,0,3,7]data_list2=[1,5,2,65,6,7,3]data_list3=[1,5,2,65,6]print u'np.r_  data_list1和data_list2合并'print np.r_[data_list1,data_list2]print u'np.r_  data_list1和data_list3合并'print np.r_[data_list1,data_list3]print u'np.c_ data_list1和data_list2合并'print np.c_[data_list1,data_list2]print u'np.c_ data_list1和data_list3合并'print np.c_[data_list1,data_list3]if __name__=='__main__':test()

结果如下:

np.r_  data_list1和data_list2合并
[ 4  6 12  6  0  3  7  1  5  2 65  6  7  3]
np.r_  data_list1和data_list3合并
[ 4  6 12  6  0  3  7  1  5  2 65  6]
np.c_ data_list1和data_list2合并[[ 4  1][ 6  5][12  2][ 6 65][ 0  6][ 3  7][ 7  3]]
np.c_ data_list1和data_list3合并
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
[Finished in 0.2s with exit code 1]

简单地总结一下用法就是:

np.r_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat()

np.c_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge()

简单记录一下,备忘

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